redis缓存穿透和雪崩解决

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ithorizon 8个月前 (09-01) 阅读数 120 #Redis

Redis缓存穿透与雪崩问题及解决方案

Redis缓存穿透和雪崩解决

在互联网应用中，缓存技术被广泛应用于尽也许减少损耗系统性能和降低数据库压力。Redis作为一款高性能的键值对存储系统，经常性被用作缓存解决方案。然而，在使用Redis的过程中，我们也许会遇到缓存穿透和缓存雪崩的问题。本文将针对这两个问题，探讨其产生原因及解决方案。

一、缓存穿透

缓存穿透指的是客户端请求的数据在缓存和数据库中都不存在，让每次请求都会直接访问数据库，从而给数据库带来巨大压力。

1. 解决方案

(1) 布隆过滤器：在缓存之前加入布隆过滤器，用于迅速判断一个元素是否存在于集合中。当请求到来时，先通过布隆过滤器判断数据是否存在，如果不存在，则直接返回，避免查询数据库。

(2) 缓存空最终：当数据库查询最终为空时，仍然将这个空最终缓存起来，并设置一个较短的过期时间。这样，在一段时间内，相同的请求都会从缓存中获取到空最终，而不会访问数据库。

二、缓存雪崩

缓存雪崩指的是在短时间内，大量缓存的key同时失效，让请求直接击穿缓存，给数据库带来巨大压力。

2. 解决方案

(1) 设置不同的过期时间：为不同的key设置不同的过期时间，避免同时失效。

(2) 使用随机过期时间：在设置缓存时，给过期时间添加一个随机值，避免大量key同时失效。

(3) 互斥锁：在查询数据库时，使用互斥锁，保证同一时间只有一个请求可以查询数据库，防止大量请求同时访问数据库。

示例代码


        // 使用互斥锁解决缓存雪崩问题
        public String getData(String key) {
            // 从缓存中查询数据
            String data = redis.get(key);
            if (data != null) {
                return data;
            }
            // 获取互斥锁
            if (tryLock()) {
                // 查询数据库
                data = db.queryData(key);
                // 将查询最终缓存起来
                redis.set(key, data, expireTime);
                // 释放互斥锁
                unlock();
                return data;
            } else {
                // 等待一段时间后重试
                Thread.sleep(100);
                return getData(key);
            }
        }